深度学习笔记12:卷积神经网络的Tensorflow实现

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深度学习笔记12:卷积神经网络的Tensorflow实现

技术小能手 2018-09-18 14:38:13 浏览728
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在上一讲中,我们学习了如何利用 numpy 手动搭建卷积神经网络。但在实际的图像识别中,使用 numpy 去手写 CNN 未免有些吃力不讨好。在 DNN 的学习中,我们也是在手动搭建之后利用 Tensorflow 去重新实现一遍,一来为了能够对神经网络的传播机制能够理解更加透彻,二来也是为了更加高效使用开源框架快速搭建起深度学习项目。本节就继续和大家一起学习如何利用 Tensorflow 搭建一个卷积神经网络。

我们继续以 NG 课题组提供的 sign 手势数据集为例,学习如何通过 Tensorflow 快速搭建起一个深度学习项目。数据集标签共有零到五总共 6 类标签,示例如下:

9bc069c8e68dad5bf89e524533b0d5ef404e0a64

先对数据进行简单的预处理并查看训练集和测试集维度:
X_train = X_train_orig/255.
X_test = X_test_orig/2

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